論文の概要: bitsa_nlp@LT-EDI-ACL2022: Leveraging Pretrained Language Models for
Detecting Homophobia and Transphobia in Social Media Comments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14267v1
- Date: Sun, 27 Mar 2022 10:15:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-02 19:40:32.451463
- Title: bitsa_nlp@LT-EDI-ACL2022: Leveraging Pretrained Language Models for
Detecting Homophobia and Transphobia in Social Media Comments
- Title（参考訳）: bitsa_nlp@LT-EDI-ACL2022: ソーシャルメディアコメントにおけるホモフォビアとトランスフォビアの検出のための事前訓練言語モデルの活用
- Authors: Vitthal Bhandari and Poonam Goyal
- Abstract要約: ソーシャルメディアコメントにおけるホモフォビアとトランスフォビアを検出するためのLT-EDI共有タスクを提案する。
我々はmBERTのようなモノリンガル・マルチリンガル・トランスフォーマーモデルを用いて実験を行った。
私たちは、タミル語だけでなく、英語でYouTubeコメントの注意深い注釈付き実生活データセット上で、彼らのパフォーマンスを観察します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9981479937152642
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online social networks are ubiquitous and user-friendly. Nevertheless, it is
vital to detect and moderate offensive content to maintain decency and empathy.
However, mining social media texts is a complex task since users don't adhere
to any fixed patterns. Comments can be written in any combination of languages
and many of them may be low-resource.
In this paper, we present our system for the LT-EDI shared task on detecting
homophobia and transphobia in social media comments. We experiment with a
number of monolingual and multilingual transformer based models such as mBERT
along with a data augmentation technique for tackling class imbalance. Such
pretrained large models have recently shown tremendous success on a variety of
benchmark tasks in natural language processing. We observe their performance on
a carefully annotated, real life dataset of YouTube comments in English as well
as Tamil.
Our submission achieved ranks $9$, $6$ and $3$ with a macro-averaged F1-score
of $0.42$, $0.64$ and $0.58$ in the English, Tamil and Tamil-English subtasks
respectively. The code for the system has been open sourced.
- Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークはユビキタスでユーザーフレンドリーだ。
それでも、軽蔑と共感を維持するために攻撃的コンテンツの検出と適度な対応が不可欠である。
しかし、ソーシャルメディアのテキストのマイニングは、ユーザーが固定パターンに従わないため、複雑な作業である。
コメントはどんな言語でも書けるし、その多くが低リソースかもしれない。
本稿では,ソーシャルメディアコメントにおけるホモフォビアとトランスフォビアを検出するためのLT-EDI共有タスクについて述べる。
我々は,mBERTのようなモノリンガルおよび多言語トランスフォーマーモデルと,クラス不均衡に対処するためのデータ拡張手法を実験した。
このような事前学習された大規模モデルは最近、自然言語処理における様々なベンチマークタスクで大きな成功を収めている。
私たちは、タミル語だけでなく、英語でYouTubeコメントの注意深い注釈付き実生活データセット上で、彼らのパフォーマンスを観察します。
提案は、英語、タミル語、タミル英語のサブタスクでそれぞれ$0.42$、$0.64$、$0.58$というマクロ平均f1-scoreで$9$、$6$、$3$で達成しました。
システムのコードはオープンソース化された。
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